至顶网软件与服务频道消息: 10月26日,我们来到了绿意盎然的英特尔上海紫竹科学园区。在感受英特尔自由、进取、开放、向上的企业文化同时,还深入了解了英特尔如何通过软硬件协同创新,优化工作负载并释放处理器性能的技术实质。
在英特尔紫竹园区大堂内,陈列着一排盘子,上面印着在此院区驻场过的英特尔院士头像

穿过美食众多的食堂,路过充满特色的“芯福里”咖啡吧,在充分感受到英特尔的园区文化之后,开始了本次以软件优化和开源贡献推动未来计算创新的技术之旅。
对于英特尔而言,软件一直是一项重要的战略资产,是推动未来计算创新的隐形力量。
当前,我们正在进入一个以数据为中心、计算多元化的时代。计算架构正在从CPU向XPU扩展。 随着AI、云数据中心、物联网、下一代网络、自动驾驶等工作负载不断涌现,人们需要在CPU核心能力的基础上,构建GPU、FPGA、AI芯片、视觉处理芯片等不同类型的计算架构,以满足新型工作负载的需求。
从PC时代开始,软件便一直是流淌于英特尔“血液”中的强大基因,但其强大的价值并未为外界所知晓。随着英特尔推动以数据为中心的转型,软件作为一项重要的战略资产,在英特尔继续推动未来计算创新的过程中发挥更关键的作用。
那么英特尔又是如何通过软硬协同,打造PC的创新体验呢?在本次分享会上我们可以了解,软硬件协同创新,已经成为英特尔IA架构面向未来多元化计算的战略武器。英特尔通过投资软件和标准计划工作,以优化工作负载并释放我们的处理器性能。
英特尔通过oneAPI简化并统一了跨CPU、GPU、FPGA、AI芯片和其它加速器等不同架构之间的编程;OpenVINO工具包,实现了高性能计算机视觉和深度学习视觉应用的快速开发。英特尔还一直是Linux Kernel、Chromium OS、OpenStack等大量开源社区项目重要贡献者,是Linux基金会、Apache基金会、Eclipse基金会、开源软件推进联盟的主要支持者。英特尔在开源社区中的领导地位推动了行业发展,为新兴工作负载中的硬件和软件交互提供了新模型。
英特尔有大量投资在软件上,保证能把最好的硬件性能带给用户。这几年AI的方法出现了,如果处理单幅图片,比如用1秒2秒或者是10秒处理一张图片的话,对硬件要求是不高的,但是视频都是实时的,每秒是30帧或者是60帧,而从Ice Lake开始,英特尔的Ice Lake上面的GPU能力是上一代的两倍,从Ice Lake开始,英特尔用GPU的算力来实时处理超分辨率,优化了AI模型,结合GPU深度优化,使超分辨率处理可以在英特尔集成显卡上达到实时的水平。另外这个技术还有一个特点,可以让OEM很容易的将这些技术应用到他们的产品当中。
正是得益于英特尔在软、硬件上的技术投入,在网易雷火事业群高级技术总监邓杰的介绍中,我们了解到,网易是如何在游戏开发过程中在GPU、CPU、硬盘等方面,凭借英特尔提供的工具以及和英特尔的专家工程师的紧密合作,优化推出游戏的性能。
相芯科技蔡锐涛则向我们介绍了借助OpenVINO工具包,在Ice Lake上,OpenVINO(VNNI)比TfLite fp32能够得到9.82倍的性能提升,在AMD 3700上,OpenVINO也可以比TfLite有4.8倍的性能提升。
还有YY 企业业务总监郑龙哲,也向我们展示了和英特尔合作非常多的专业导播,而且在PC上就可以实现原来传统专业导播台的功能,称之为M Show。
最后让我们用英特尔视觉计算软件合作部亚洲区总经理高源的一段话来做这次英特尔紫竹园区采访的总结:
我们提供的不仅是硬件,也有很多软件。整个紫竹园区基本上都是软件的团队,我们在软件方面有非常大的投资。所以英特尔提供的是一个全平台,我们希望英特尔提供的全平台可以帮助业内终端侧AI的发展。
好文章,需要你的鼓励
Rivian分拆公司Also与亚马逊达成多年合作协议,将为这家电商巨头提供数千辆新型踏板助力四轮货运车TM-Q。该车辆载重超过400磅,体积小巧可使用自行车道。双方将合作定制车辆以满足亚马逊在欧美的配送需求,预计2026年春季投入使用。Also从Rivian内部项目发展而来,今年独立融资1.05亿美元,将利用可拆卸电池技术和专业物流软件为密集城区提供最后一公里配送解决方案。
Character AI联合耶鲁大学开发的OVI系统实现了音视频的统一生成,通过"孪生塔"架构让音频和视频从生成之初就完美同步。该系统在5秒高清内容生成上显著超越现有方法,为多模态AI和内容创作领域带来突破性进展。
知名投资机构Accel和Prosus宣布建立新的投资合作伙伴关系,专门支持印度初创企业从零开始发展,重点关注那些能够为南亚地区大众提供大规模解决方案的创始人。这是Prosus首次在企业成立阶段进行投资。双方将从创业公司最早期开始共同投资,专注于解决自动化、能源转型、互联网服务和制造业等领域的系统性挑战,初始投资金额从10万到100万美元不等。
这项由南洋理工大学研究团队开发的DragFlow技术,首次实现了在先进AI模型FLUX上的高质量区域级图像编辑。通过创新的区域监督、硬约束背景保护和适配器增强等技术,将传统点对点编辑升级为更自然的区域编辑模式,在多项基准测试中显著超越现有方法,为图像编辑技术带来革命性突破。